• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.53-60
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• 2012

본 논문에서는 실시간 네트워크에서 사용될 개선된 분산 QoS 알고리듬을 제안한다. 이 알고리듬은 DCUR(delay-constrained unicast routing) 알고리듬과 같이 LC(least-cost) 패스나 LD(least-delay) 패스를 사용하고 있지만, 루프를 처리할 때에 DCUR 알고리듬보다도 더 효율적으로 처리한다. 본 알고리듬은 모든 패스를 더욱 더 효율적으로 찾을 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.75-82
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• 2007

무선 센서 네트워크는 다수의 센서 노드로 구성되며, 센서 노드들의 협력 작업을 통해 하나의 공통 작업을 수행한다. 본 논문은 무선 센서 네트워크에서 발생하는 일시적인 혼잡상황을 제어하기 위해 기존의 ECN 메커니즘과 크로스 레이어 기술을 적용한 혼잡제어 메커니즘을 제안하였다. 성능분석을 위해 NS-2 시뮬레이터를 이용하여 무선 센서 네트워크에 혼잡상황 발생시 싱크 노드에서의 패킷 처리율을 분석하였다. 시뮬레이션 결과는 제안된 메커니즘이 무선 센서 네트워크의 혼잡에 효과적으로 대응함을 나타내었다.

• 전기학회논문지
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• 제68권1호
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• pp.98-101
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• 2019

In this paper, we propose the power-based pipelined-forwarding MAC protocol which can select relay nodes according to the residual power and energy harvesting rate in EH-WSN (energy-harvesting wireless sensor networks). The proposed MAC follows a pipelined-forwarding scheme in which nodes repeatedly sleep and wake up in an EH-WSN environment and data is continuously transmitted from a high-level node to a low-level node. The sleep interval is adaptively controlled so that nodes with low energy harvesting rate can be charged sufficiently, thereby minimizing the transmission delay and increasing the network lifetime. Simulation shows that the proposed MAC protocol improves the balance of residual power and network lifetime.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.105-110
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• 2022

교통 표지 인식은 교통 관련 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 한다. 교통 표지 인식 및 분류 시스템은 교통안전, 교통 모니터링, 자율주행 서비스 및 자율주행 차의 핵심 구성 요소이다. 휴대용 장치에 적용할 수 있는 경량 모델은 설계 의제의 필수 측면이다. 우리는 교통 표지 인식 시스템을 위한 잔여 블록이 있는 경량 합성곱 신경망 모델을 제안한다. 제안된 모델은 공개적으로 사용 가능한 벤치마크 데이터에서 매우 경쟁력 있는 결과를 보여준다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제15권3호
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• pp.166-175
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• 2023

Reinforcement learning can be applied to a wide variety of problems. However, the fundamental limitation of reinforcement learning is that it is difficult to derive an answer within a given time because the problems in the real world are too complex. Then, with the development of neural network technology, research on deep reinforcement learning that combines deep learning with reinforcement learning is receiving lots of attention. In this paper, two types of neural networks are combined with reinforcement learning and their characteristics were compared and analyzed with existing value-based reinforcement learning algorithms. Two types of neural networks are FNN and CNN, and existing reinforcement learning algorithms are SARSA and Q-learning.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제11권3호
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• pp.91-104
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• 2001

Like other communication networks, the Internet is establishing and reinforcing connections between market participants. By adapting to these networks, market participants are able to obtain the power of network to create new benefits in on-line markets. In this paper, we develop three stage non-cooperative game models to analyze the community related business market in electronic commerce where network externalities are present. It is found that, regardless of its market share, individual firm in a market tends to favor a community network. The analysis also shows there exist some possibilities that these community networks can trap the market in an inferior state when better alternatives are available to yield greater social welfare.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권9호
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• pp.3335-3356
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• 2015

In this paper, we analyze the connectivity of cognitive radio ad-hoc networks in a log-normal shadow fading environment. Considering secondary user and primary user's locations and primary user's active state are randomly distributed according to a homogeneous Poisson process and taking into account the spectrum sensing efficiency of secondary user, we derive mathematical models to investigate the connectivity of cognitive radio ad-hoc networks in three aspects and compare with the connectivity of ad-hoc networks. First, from the viewpoint of a secondary user, we study the communication probability of that secondary user. Second, we examine the possibility that two secondary users can establish a direct communication link between them. Finally, we extend to the case of finding the probability that two arbitrary secondary users can communicate via multi-hop path. We verify the correctness of our analytical approach by comparing with simulations. The numerical results show that in cognitive radio ad-hoc networks, high fading variance helps to remarkably improve connectivity behavior in the same condition of secondary user's density and primary user's average active rate. Furthermore, the impact of shadowing on wireless connection probability dominates that of primary user's average active rate. Finally, the spectrum sensing efficiency of secondary user significantly impacts the connectivity features. The analysis in this paper provides an efficient way for system designers to characterize and optimize the connectivity of cognitive radio ad-hoc networks in practical wireless environment.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.181-186
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• 2014

본 논문에서는 셀룰러 기반의 사물 간 통신 네트워크에서의 임의접근채널 과부하 문제를 해결하기 위한 부하제어 기법을 제안한다. 사물 간 통신 단말은 기존 이동통신 단말에 비해 매우 높은 밀도로 분포하며 주로 간헐적으로 짧은 데이터를 전송하는 특성을 가지고 있다. 이러한 특성으로 인해 임의접근 기반으로 기지국에 접속하게 되는데 이 때 다수의 사물 간 통신 단말이 기지국 임의접근 채널에 신호를 전송하는 경우 임의접근 채널에 과부하가 일어날 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기지국이 네트워크의 부하를 측정하고 이를 바탕으로 p-persistent 방식을 이용해 부하를 제어하는 기법을 제안한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.219-226
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• 2013

무선 센서 네트워크에 있어서 전역 도청에 대응하는 통신 근원지와 도착치의 위치기밀을 유지하기 위해서는 수많은 속임수용 더미 패킷들이 지속적으로 발행된다. 근원지나 도착지를 포함하는 특정 크기의 보호구역들을 설정한 후, 이 안의 노들들에 대해서만 데이터전송 중에 더미 패킷들을 생성하도록 제한하여 근원지와 도착지의 위치기밀성을 제공하면서도 패킷발생량을 줄이는 접근방안을 고려한다. 제안 프로토콜을 설계하고 형식화한 상세한 프로토콜 명세서를 제시한 후, 주요 특성과 정확성을 검증한다.

• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 2006년도 하계종합학술발표회 논문 초록집
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• pp.677-677
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• 2006